(57)【要約】【課題】短時間で精度の高いマスク欠陥検査を行うこと。【解決手段】本発明は、マスクの描画データから描画のつなぎ目となるセグメントを中心とした検査エリアを演算する検査エリア演算部５１と、検査エリア演算部５１によって演算された検査エリアを複数のピクセルに分割するピクセル設定部５２と、検査エリアにおけるマスク表面の反射画像を取り込み、セグメントでの不良可能性があるか否かを判定する反射画像判定部５３と、反射画像判定部５３でセグメントでの不良可能性があると判定された場合、検査エリアにおけるマスクの透過画像を取り込み、予め取り込んである基準画像とピクセル単位で比較してセグメントでの不良があるか否かを判定するセグメント判定部５４とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マスクの描画データからそのマスクを描画する際のつなぎ目となるセグメントを検出し、このセグメントを中心とした検査エリアを演算する検査エリア演算部と、
前記検査エリア演算部によって演算された検査エリアを複数のピクセルに分割するピクセル設定部と、
前記検査エリアにおけるマスク表面の反射画像を取り込み、前記セグメントでの不良可能性があるか否かを判定する反射画像判定部と、
前記反射画像判定部で前記セグメントでの不良可能性があると判定された場合、前記検査エリアにおけるマスクの透過画像を取り込み、その透過画像と予め取り込んである基準画像とを前記ピクセル単位で比較して前記セグメントでの不良があるか否かを判定するセグメント判定部と
を備えることを特徴とするマスク検査装置。
【請求項２】
前記ピクセル設定部は、前記マスクを構成するパターンのサイズに対応して前記複数のピクセルを割り当てる
ことを特徴とする請求項１記載のマスク検査装置。
【請求項３】
前記反射画像判定部は、複数の波長からなる光の前記反射画像を取り込んで、いずれかの波長からなる光の前記反射画像に基づき前記セグメントでの不良可能性を判定する
ことを特徴とする請求項１記載のマスク検査装置。
【請求項４】
マスクの描画データから描画のつなぎ目となるセグメントを中心とした検査エリアを演算する工程と、
演算された前記検査エリアを複数のピクセルに分割する工程と、
前記検査エリアにおけるマスク表面の反射画像を取り込み、前記セグメントでの不良可能性があるか否かを判定する工程と、
前記セグメントでの不良可能性があると判定された場合、前記検査エリアにおけるマスクの透過画像を取り込み、その透過画像と予め取り込んである基準画像とを前記ピクセル単位で比較して前記セグメントでの不良があるか否かを判定する工程と
を備えることを特徴とするマスク検査方法。
【請求項５】
前記検査エリアを複数のピクセルに分割する工程では、前記マスクを構成するパターンのサイズに対応して前記複数のピクセルを割り当てる
ことを特徴とする請求項４記載のマスク検査方法。
【請求項６】
前記セグメントでの不良可能性を判断する工程では、複数の波長からなる光の反射画像を取り込んで、いずれかの波長からなる光の前記反射画像に基づき前記セグメントでの不良可能性を判定する
ことを特徴とする請求項４記載のマスク検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マスクを製造する際の描画におけるつなぎ目となるセグメントでのマスク欠陥を検査するマスク検査装置およびマスク検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
映像系デバイス（ＣＣＤ，ＬＣＤ，ＣＭＯＳセンサなど）では、微細な開口が繰り返し配列された周期性パターンで形成されている。このような製品では、デバイス製造段階において、デバイス上にムラが発生すると、それが撮像結果、または映像出力結果となって現れる。このムラ発生の一要因として挙げられるのが、フォトマスク（以下、単に「マスク」と言う。）を用いたリソグラフィ技術での問題である。すなわち、リソグラフィ技術を用いてウェハやガラス基板上にデバイスパターンを転写して製造する場合、原版となるフォトマスク上でパターンの位置ずれや寸法ずれが発生していると、このズレがそのまま転写されてしまい、ＣＣＤ等の映像系デバイスでは受光部となる開口の不均一性につながる。
【０００３】
フォトマスク上での、視覚的ムラ（スジ状、帯び状、斑模様状、変色）欠陥保証は、投光機の光（１０〜４０万Ｌｕｘ）をフォトマスク表面および裏面に投射し、パターン開口部からの輝度変化やパターンに反射した屈折光により生じる光濃淡（明暗）差を人間が目視によって検出（官能検査）するようにしている。また、検査対象物を撮影して得られた画像を処理することによって画像濃淡ムラを検出する方法も開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−９１７２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、目視（官能検査）判断では、熟練度や検査員の主観の違い等により、個人差が大きく影響し、判断にもバラツキが発生してしまう。また、画像処理やラインセンサを使用してパターン開口部からの輝度変化を信号処理し、画像濃淡からムラを検出する方法では、画像濃淡からムラを検出するための画像処理（演算時間）に多くの時間が必要であり、検査対象エリアが大きくなればなるほど検査結果を得るまでに多くの時間を要するという問題が生じる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、このような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明のマスク検査装置は、マスクの描画データから描画のつなぎ目となるセグメントを中心とした検査エリアを演算する検査エリア演算部と、検査エリア演算部によって演算された検査エリアを複数のピクセルに分割するピクセル設定部と、検査エリアにおけるマスク表面の反射画像を取り込み、セグメントでの不良可能性があるか否かを判定する反射画像判定部と、反射画像判定部でセグメントでの不良可能性があると判定された場合、検査エリアにおけるマスクの透過画像を取り込み、予め取り込んである基準画像と前記ピクセル単位で比較して前記セグメントでの不良があるか否かを判定するセグメント判定部とを備えている。
【０００７】
また、本発明のマスク検査方法は、マスクの描画データから描画のつなぎ目となるセグメントを中心とした検査エリアを演算する工程と、演算された検査エリアを複数のピクセルに分割する工程と、検査エリアにおけるマスク表面の反射画像を取り込み、セグメントでの不良可能性があるか否かを判定する工程と、セグメントでの不良可能性があると判定された場合、検査エリアにおけるマスクの透過画像を取り込み、予め取り込んである基準画像とピクセル単位で比較してセグメントでの不良があるか否かを判定する工程とを備えている。
【０００８】
このような本発明では、マスクの検査を行うに当たり、予めマスクの描画データから描画のつなぎ目となるセグメントを中心とした検査エリアを求め、この検査エリアに限定して検査を行うことから、露光時に影響の大きなセグメント部分の欠陥検査を効率良く行うことができるようになる。また、この検査エリアにおいて先ずマスク表面の反射画像を取り込み、この反射画像から不良可能性があると判定された場合に透過画像を取り込んで、基準画像とピクセル単位での比較を行うため、反射画像で不良可能性がある場合に高精度な画像比較を行うことから、短時間で精度の高い欠陥検査を行うことができるようになる。
【発明の効果】
【０００９】
したがって、本発明によれば、マスクの検査エリアを限定して検査を行うことで検査時間の大幅な短縮化が可能となるとともに、目視（官能検査）に比べて検出バラツキを低減でき、マスクの品質管理および信頼性の向上を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図１は、本実施形態に係るマスク検査装置を説明する模式図、図２は、メモリ＆演算部の内部構成を説明するブロック図、図３は、マスクのセグメントを説明する模式図である。
【００１１】
図１に示すように、本実施形態のマスク検査装置は、検査対象となるマスクＭを搭載するステージ１、ステージ１をＸＹ方向に移動するサーボモータ２、ステージ１のＸＹ方向の位置を計測するステージ干渉計３、マスクＭに光を照射するランプ４、マスクＭの表面における反射画像を取り込む第１撮像装置１０、マスクＭの透過画像を取り込む第２撮像装置２０、検査エリアの設定や画像処理を行うメモリ＆演算部５、検査結果を表示するモニタ６、各部を制御する制御部７を備えている。
【００１２】
ここで、サーボモータ２によって移動可能となっているステージ１の位置を正確に計測するため、ステージ干渉計３はレーザ干渉計であることが望ましい。また、第１撮像装置１０および第２撮像装置２０は、シャッター機能カメラ（ＣＣＤまたはＣＭＯＳセンサなど）を用いる。また、第１撮像装置１０の受光部手前には複数波長に対応したリボルバー式波長干渉フィルタ８が設けられている。さらに、第１撮像装置１０および第２撮像装置２０の各々には倍率変更レンズＬが設けられている。マスク表面に光を照射するランプ４は平行度の高い照明を実現するため、高輝度ＬＥＤを用いることが望ましい。
【００１３】
ステージ１上に搭載されたマスクＭの表面にはランプ４から光が照射され、その光の反射画像を第１撮像装置１０で取り込むことができる。第１撮像装置１０で取り込むマスクＭの反射画像はリボルバー式波長干渉フィルタ８を介して所定の波長だけを抽出できるようになっている。取り込んだ反射画像は制御部７を介してメモリ＆演算部５へ送られる。
【００１４】
また、ステージ１には孔が設けられており、ランプ４から照射された光はこの孔を介してステージ１の下方に透過していく。ステージ１の下方には第２撮像装置２０が配置されているため、この第２撮像装置２０でマスクＭの透過画像を取り込むことができる。取り込んだ透過画像は制御部７を介してメモリ＆演算部５へ送られる。
【００１５】
第１撮像装置１０および第２撮像装置２０は、マスクＭの同じエリアの反射画像および透過画像を取り込むことができるよう配置されている。画像を取り込むエリアはステージ１とともにマスクＭを移動させることで切り換えることができる。第１撮像装置１０および第２撮像装置２０で各々取り込んだ画像はメモリ＆演算部５で所定の画像処理が施される。取り込み画像はモニタ６で確認できるとともに、画像処理の結果もモニタ６に映し出すことができる。
【００１６】
本実施形態のマスク検査装置では、主としてマスクＭ上に発生する視覚的ムラ（主としてスジ状のムラ）を短時間で正確に検出する点に特徴がある。ここで、マスクＭ上のムラが発生する要因は、ほとんどの場合がマスク描画装置に起因している。マスク描画装置では、デバイスパターンを１ｍｍ程度の小さな領域に分割し、その領域毎にデバイスパターンを描画しており、この領域間の境界部がマスクＭ上にスジ状ムラとして現れる。
【００１７】
図３に示す点線はマスク上に発生するスジ状のムラを示すもので、図３（ａ）はステージを連続移動させるマスク描画装置の場合、図３（ｂ）はステージをステップ移動させるマスク描画装置の場合である。マスク描画装置は所定形状のビームを走査しながらステージを移動させるため、ステージの移動形式によってスジ状のムラが発生する。このムラが発生する位置は、マスク描画のつなぎ目となる位置（セグメント）と一致する。本実施形態では、マスクの描画データからこのセグメントを検出し、セグメントを中心とした検査エリアを設定して、ムラの発生する部分を中心とした高精度な検査を行うようにしている。
【００１８】
本実施形態のマスク検査装置では、メモリ＆演算部５でマスクＭの描画データからセグメントを検出し、このセグメントを中心とした検査エリアの設定、および画像処理による欠陥の判定を行っている。このような処理を実現するため、メモリ＆演算部５は図２に示すような構成となっている。すなわち、メモリ＆演算部５は、検査エリア演算部５１、ピクセル設定部５２、反射画像判定部５３、セグメント判定部５４およびメモリ５５を備えている。ここで、検査エリア演算部５１、ピクセル設定部５２、反射画像判定部５３、セグメント判定部５４は通常プログラムによって実現されているが、専用のハードウェアで構成してもよい。
【００１９】
検査エリア演算部５１は、メモリ５５に記憶されたマスクＭの描画データからセグメントの位置を検出し、このセグメントを中心とした所定の検査エリアを演算する処理を行う。また、ピクセル設定部５２は、検査エリア演算部５１によって演算された検査エリアを複数のピクセルに分割する処理を行う。反射画像判定部５３は、検査エリアにおけるマスク表面の反射画像を第１撮像装置１０から取得し、セグメントでの不良可能性があるか否かを判定する処理を行う。セグメント判定部５４は、反射画像判定部５３でセグメントでの不良可能性があると判定された場合に、第２撮像装置２０からマスクの透過画像を取得し、予め取り込んである基準画像（リファレンス画像）とピクセル単位で比較して、セグメントでの不良があるか否かを判定する処理を行う。
【００２０】
このような構成により、マスクの検査エリアをセグメント中心に限定し、反射画像判定部５３で不良可能性があると判定された場合にはマスクの透過画像を基準画像と比較して高精度な欠陥検出判定を行うことができ、短時間で精度の高いマスク検査を行うことが可能となる。
【００２１】
次に、本実施形態のマスク検査方法を説明する。図４〜図８は、本実施形態のマスク検査方法を順に説明する図で、各図にはフローチャートおよびこのフローチャートに対応した模式図を示している。なお、以下の説明で図示されない符号は図１、図２を参照するものとする。
【００２２】
先ず、図４に示すように、描画データの取得を行い（ステップＳ１）、この描画データからData Preparation Systemを利用して画素ピッチ情報並びに描画セグメント情報（座標：X1，Y1，X2，Y2）を抽出し、テキスト形式で出力する（ステップＳ２〜Ｓ３）。描画データは、検査エリア演算部５１がメモリ５５もしくは図示しない外部の記憶装置から取得する。描画セグメント情報は、セグメント開始位置に対応するＸＹ座標、セグメント終了位置に対応するＸＹ座標から成る。
【００２３】
次に、図５に示すように、描画セグメント情報の出力座標値および画素ピッチ情報（Xp，Yp）を元に演算処理を実施し、検査エリアとなる画像取り込み範囲（Px1，Py1，Px2，Py2）を決定する（ステップＳ４〜Ｓ６）。すなわち、検査エリア演算部５１は、セグメントの位置を中心とした所定の幅を検査エリアとして演算し、検査エリアのＸＹ座標を求める。例えば、セグメントを中心とした上下２画素（合計４画素分）の幅を画素ピッチ情報から求め、セグメントを中心としてその幅のエリアを検出エリアとして求める。
【００２４】
また、倍率変更レンズＬを動作して、検査エリアを複数のピクセルに分割する処理を行う。すなわち、ピクセル設定部５２は予め決められた大きさのピクセル（格子領域）がマスクを構成するパターンのサイズに対して複数割り当てられるように設定する。例えば、一つの開口パターンに対して２×２の４つのピクセルが対応するよう倍率変更レンズＬを動作させ、画像を取り込んだ際のパターンの大きさとピクセルの配置とがマッチングするように設定する（ステップＳ５）。
【００２５】
次に、検査エリアとして設定された（Px1，Py1，Px2，Py2）領域をフィールド分割し（ステップＳ７）、１画像取り込みエリア（Pfx1，Pfy1，Pfx2，Pfy2，Pfpx，Pfpy）を決定する。このフィールド分割も検査エリア演算部５１が行う。
【００２６】
次に、図６に示すように、検査エリアと隣接する同じ大きさのフィールドで、セグメントを含まない領域をリファレンス領域として基準画像（リファレンス画像）の取り込みを行う（ステップＳ８）。リファレンス画像は第２撮像装置２０から取り込む透過画像とする。取り込んだリファレンス画像はピクセル単位で透過光強度として数値化し、メモリ５５に記憶しておく。
【００２７】
次に、図７に示すように、検査エリア（Px1，Py1，Px2，Py2）領域の反射画像を第１撮像装置１０で取り込む（ステップＳ９〜Ｓ１１）。この際、第１撮像装置１０では、同一位置でリボルバー式波長干渉フィルタ８を切り換えて、異なる波長に対応した数種類の画像を取り込み、それぞれの単一波長画像での光強度分布を演算する（ステップＳ１２）。
【００２８】
本実施形態では、平行度の高い照明を実現するため、ランプ４としてＬＥＤ光源を用いる。また、異なる波長の反射画像を取り込むことで、干渉から生じるノイズ成分を低減させ、光強度差からムラの部分を検出することができる。ここでは一例として、波長６００ｎｍ、５００ｎｍ、４００ｎｍの３つの波長に対応した反射画像を取得し、各々の光強度分布（図示する取り込み画像の図中一点鎖線に沿った光強度分布）を演算する。
【００２９】
次に、演算した光強度分布から所定の閾値判定を行い、ムラが発生している可能性があるか否かの判断を反射画像判定部５３で行う。閾値は、パラメータ（ＰＲＭ）として任意で設定が可能である。
【００３０】
図７に示す例では、波長４００ｎｍの光強度は閾値を超えていないものの、波長５００ｎｍおよび６００ｎｍの光強度が閾値を超えている。この閾値による判定では、いずれか１つの波長の光強度が閾値を超えればムラの可能性があるとしても、また２つ以上の波長の光強度が閾値を超えていればムラの可能性があるとしてもよく、マスクＭのパターン材質やパターン厚等の条件によって閾値や判定方法を決めるようにすればよい。
【００３１】
この判定でムラが発生している可能性があると判定された場合には、次の透過画像判定へ進む。一方、ムラの発生している可能性がないと判定された場合にはこの検査エリアのフィールドでの欠陥は発生していないと判断し、次のフィールドの検査を行うようにして検査時間の短縮化を図るようにしてもよい。なお、ムラの発生している可能性がないと判定されても、必要に応じて次の透過画像判定を行い、検査の確実性を増すようにしてもよい。
【００３２】
次に、ムラが発生している候補として抽出された検査エリアのフィールドに対して、同一検査エリアのフィールドでの透過画像を第２撮像装置２０で取り込む。そして、図８に示すように、第２撮像装置２０で取り込んだ検査エリアのフィールドでの透過画像の光透過強度と、予め取り込んであるリファレンス画像の光透過強度とをピクセル単位で比較する処理を行う（ステップＳ１４）。この比較処理はセグメント判定部５４で行う。検査エリアの光透過強度とリファレンス画像の光透過強度とをピクセル単位で比較した結果、その差が所定の閾値を越えているか否かを自動判定し、越えている場合にはムラが発生していると判定する。この閾値は、パラメータ（ＰＲＭ）として任意で設定が可能である。
【００３３】
このような反射画像および透過画像を用いたマスクＭのムラの発生有無判定を検査エリアの各フィールドで順に行い、マスクＭ全体としてのムラの発生有無を検出する。そして、最終的なマスク欠陥としての判定をムラの発生個数や発生箇所によって判定することになる。このマスク欠陥の判定は、マスクＭの仕様によって異なるため、予めマスク検査装置に判定基準を設定しておけば、マスク欠陥の合否判定を自動化することが可能となる。
【００３４】
このように、予め描画データからマスクのムラが発生するセグメントの位置を検出し、このセグメントを中心とした検査エリアを設定して画像処理による合否判定を行うことから、無駄なエリアの画像取り込みや画像処理を行う必要がなく、検査時間の短縮化を図ることが可能となる。
【００３５】
また、検査エリアにおいて先ずは反射画像を取り込んでムラの発生可能性を判定し、ムラの発生可能性がある場合には同じ検査エリアの透過画像を取り込んでリファレンス画像とピクセル単位で数値比較するため、高精度な合否判定が可能となる。これにより、正確かつバラツキの少ないマスク検査を行うことができるようになる。
【００３６】
なお、上記説明において用いたリファレンス画像の光透過強度の数値や検査エリアの透過画像の光透過強度の数値は例示であり、実際には更に細かい値を用いることになる。また、上記実施形態では、図３（ａ）に示すような図中横方向に沿ったスジ状のムラを検査する例を説明したが、図３（ｂ）に示すような図中縦横に沿ったスジ状のムラを検査する場合であっても縦横のセグメントを中心とした検査エリアを設定し、同様な検査を行うようにすればよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本実施形態に係るマスク検査装置を説明する模式図である。
【図２】メモリ＆演算部の内部構成を説明するブロック図である。
【図３】マスクのセグメントを説明する模式図である。
【図４】本実施形態のマスク検査方法を順に説明する図（その１）である。
【図５】本実施形態のマスク検査方法を順に説明する図（その２）である。
【図６】本実施形態のマスク検査方法を順に説明する図（その３）である。
【図７】本実施形態のマスク検査方法を順に説明する図（その４）である。
【図８】本実施形態のマスク検査方法を順に説明する図（その５）である。
【符号の説明】
【００３８】
１…ステージ、２…サーボモータ、３…ステージ干渉計、４…ランプ、５…メモリ＆演算部、６…モニタ、７…制御部、８…リボルバー式波長干渉フィルタ、１０…第１撮像装置、２０…第２撮像装置、５１…検査エリア演算部、５２…ピクセル設定部、５３…反射画像判定部、５４…セグメント判定部、５５…メモリ、Ｌ…倍率変更レンズ、Ｍ…マスク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2005300884.tif 000009
【図８】
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